TFM, TFG y otros trabajos académicos

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Examinando TFM, TFG y otros trabajos académicos por Centro "Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingenieros Industriales"

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    Learning analytics: Definition of indicators of students behaviour in remote laboratories
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales. Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Control, Telemática y Química aplicada a la Ingeniería, 2016-10-04) Toledo Peralta, Miguel Ángel; Martín Gutiérrez, Sergio; García Loro, Félix
    Este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo definir indicadores de comportamiento de los estudiantes, basados en el contenido del Curso Bases de Circuitos y Electrónica Práctica, un Curso Online Masivo Abierto (COMA) desarrollado bajo la plataforma edX, con YouTube como proveedor de video y vinculado al laboratorio electrónico remoto VISIR (Sistema Virtual de Instrumentos en Remoto) con un sistema de reservas. El curso ha sido desarrollado por el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). La definición de indicadores es parte de los procesos de Analíticas de Aprendizaje de selección, captura y procesado de datos que serán útiles para la mejora del curso desde el punto de vista de los estudiantes e instructores a nivel de curso e individual.
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    El Teorema de Perron-Frobenius y su influencia en los algoritmos de Google
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2024-06-27) Aparicio Durán, Jose Antonio; Franco Leis, Daniel
    La importancia que ha tenido para el desarrollo de Internet es indiscu- tible. Sin embargo, es curioso pensar que el algoritmo PageRank, que hay detrás del buscador, tiene su fundamento matemático en un Teorema desarrollado a principios del siglo XX por el matemático Oskar Perron, inicialmente para matrices positivas y posteriormente extendido a matrices no negativas por el matemático Georg Frobe- nius. Dicho teorema permite garantizar que para una matriz no negativa e irreducible haya un autovalor positivo de módulo máximo que lleva asociado un autovector po- sitivo. Garantizar la existencia y unicidad de dicho autovector es lo que hace que el algoritmo de Google funcione, y haya permitido el desarrollo de aplicaciones que van más allá de un motor de búsqueda en Internet, como el estudio de la dinámica de po- blaciones, epidemiología, estudio de proteínas o análisis iterativo de matrices, entre otros. Este trabajo no solo presenta los conceptos necesarios para comprender el Teo- rema de Perron-Frobenius, sino que también explica en detalle una de las múltiples demostraciones disponibles en la literatura, basada en el Teorema del punto fijo de Brouwer y con un enfoque geométrico. También se introducen las cadenas de Mar- kov, fundamentales para el desarrollo del algoritmo PageRank, y se propone un algo- ritmo para el cálculo del EdgeRank de las aristas de un grafo. Por último se muestra un ejemplo de implementación en Python de los algoritmos PageRank y EdgeRank.